本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现,腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础,腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作,膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作. 什么是二值图像呢?把一幅图片看做成一个二维的数组,那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组,我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果,设置个阈值,大于阈值输出为1,小于阈值输出为0,最后输出就是一幅二维图像了. 腐蚀 腐蚀是一种消除边界点,使边界向内部收缩的过程.可以用来消除小且无意义的物体.用3X3的结构元

#include<cv.h> #include<highgui.h> int main(int argc, char** argv) { IplImage* img = cvLoadImage(argv[1]); IplImage* img1 = cvLoadImage(argv[1]); IplImage* img2 = cvLoadImage(argv[1]); cvErode(img, img1); cvDilate(img, img2); cvNamedWindow(&qu

膨胀.腐蚀.开.闭运算是数学形态学最基本的变换. 本文主要针对二值图像的形态学 膨胀:把二值图像各1像素连接成分的边界扩大一层(填充边缘或0像素内部的孔): B=[0 1 0      1 1 1      0 1 0]; A2=imdilate(A1,B);%图像A1被结构元素B膨胀 腐蚀:把二值图像各1像素连接成分的边界点去掉从而缩小一层(可提取骨干信息,去掉毛刺,去掉孤立的0像素): %strel函数的功能是运用各种形状和大小构造结构元素 se1=strel('disk',5);%这里是创

本篇文章中,我们一起探究了图像处理中,最基本的形态学运算--膨胀与腐蚀.浅墨在文章开头友情提醒,用人物照片做腐蚀和膨胀的素材图片得到的效果会比较惊悚,毁三观的,不建议尝试.......... 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 形态学概述 形态学(morphology)一词通常表示生物学的一个分支,该分支主要研究动植物的形态和结构,而我们图像处理中指的形态学,往往表示的是数学形态学,下面一起来了解数学形态学的概念. 数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在

1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓 代码: 第一步:读取pie图片 第二步:进行腐蚀和膨胀操作 第三步:将膨胀的图像 - 腐蚀的图像,获得相减得图像 第四步:使用cv2.morphologyEx(src, cv2.GRADIENT, kernel) 获得梯度运算的图片的操作 第五步:绘制第三步和第四步生成的图片 import cv2 import numpy as np # 第一

前言 膨胀就是对图中的每个像素取其核范围内最大的那个值,腐蚀就相反.这两个操作常用来突出显示图的某个高亮部分或者昏暗部分以及去噪.本文展示两个分别对图像进行膨胀和腐蚀的例子. 膨胀和腐蚀函数 cvErode() 和 cvDilate() 函数原型: // 膨胀函数 void cvcvDilate ( IplImage *src, // 待处理图像 IplImage dst, // 处理后图像 IplConvKernel * B = NULL, // 自定义卷积核 // 是否进行迭代 ); //

腐蚀和膨胀 Erosion/Dilation erosion/dilation,用白话说,就是让图像亮的区域收缩和扩张. 原理 我们定义一个卷积核矩阵.这个矩阵可以是任何形状的,但通常而言,是矩形或者圆形的.同时要定义一个锚点位置. 用这个卷积核矩阵挨个地划过原始图像矩阵,同时更改锚点位置的像素值. 锚点位置的像素值更改为卷积核矩阵覆盖的有效像素值中的最大值/最小值(分别对应膨胀/腐蚀). 什么叫"有效"像素值呢?就是卷积核中不为0的那些位置.用公式表达的话,即: 膨胀和腐蚀,说白了就

目录: (一)膨胀 (二)腐蚀 (三)腐蚀代码(erode) (四)膨胀代码(dilate) (一)膨胀(或) (二)腐蚀(与) (三)腐蚀代码(erode) 1 def erode_demo(image): #腐蚀 2 print(image.shape) 3 gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) 4 ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU

Atitit 图像处理-图像形态学(膨胀与腐蚀) 1.1. 膨胀与腐蚀1 1.2. 图像处理之二值膨胀及应用2 1.3. 测试原理,可以给一个5*5pic,测试膨胀算法5 1.4. Photoshop里面的处理5 1.5. 类库的处理,好像没找到jhlabs,6 1.6. Attilax 源码6 1.1. 膨胀与腐蚀 说概念可能很难解释,我们来看图,首先是原图: 膨胀以后会变成这样: 腐蚀以后则会变成这样: 看起来可能有些莫名其妙,明明是膨胀,为什么字反而变细了,而明明是腐蚀,为什么字反而变粗了

膨胀.腐蚀.开.闭运算是数学形态学最基本的变换.本文主要针对二值图像的形态学膨胀:把二值图像各1像素连接成分的边界扩大一层(填充边缘或0像素内部的孔):腐蚀:把二值图像各1像素连接成分的边界点去掉从而缩小一层(可提取骨干信息,去掉毛刺,去掉孤立的0像素):开:先腐蚀再膨胀,可以去掉目标外的孤立点闭:先膨胀再腐蚀,可以去掉目标内的孔.以下参考论文:<数学形态学在图像处理中的应用> 二值形态学        数学形态学中二值图像的形态变换是一种针对集合的处理过程.其形态算子的实质是表达物体或形状的

目录 1. 膨胀与腐蚀的原理 2. 膨胀的具体实现 1) OpenCV实现 2) C/C++实现 3) 验证与结果 3. 腐蚀的具体实现 1. 膨胀与腐蚀的原理 膨胀与腐蚀是数学形态学在图像处理中最基础的操作.在笔者之前的文章<图像的卷积(滤波)运算(一)--图像梯度>.<图像的卷积(滤波)运算(二)--高斯滤波>具体介绍了图像卷积\滤波的具体的概念与操作,图像的膨胀与腐蚀其实也是一种类似的卷积操作.其卷积操作非常简单,对于图像的每个像素,取其一定的邻域,计算最大值/最小值作为新图

全部外部依赖项: opencv_aruco341d.lib opencv_bgsegm341d.lib opencv_calib3d341d.lib opencv_bioinspired341d.lib opencv_ccalib341d.lib opencv_core341d.lib opencv_datasets341d.lib opencv_dnn_objdetect341d.lib opencv_dnn341d.lib opencv_dpm341d.lib opencv_face341d

膨胀与腐蚀 本篇博客主要介绍使用OpenCV中的函数接口实现对一个图片的腐蚀或者膨胀,听起来有点像是对图像进行放大和缩小的意思,如果你也是这样认为,那我只能说你跟我一样肤浅!!在OpenCV中几乎所有的操作都是针对图像的像素点进行的,包括灰化,二值化,模糊化等,膨胀和腐蚀也是一样,都是针对传入图像的像素点进行操作的!!! 膨胀:此操作将图像(A)与任意形状的内核 (B),通常为正方形或圆形,进行卷积.内核 B 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点.进行膨胀操作时,将内核 B 划过图像,将

1.cv2.morphologyEx(src, op, kernel) 进行各类形态学的变化 参数说明:src传入的图片,op进行变化的方式, kernel表示方框的大小 2.op =  cv2.MORPH_OPEN 进行开运算,指的是先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作 3. op = cv2.MORPH_CLOSE 进行闭运算, 指的是先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作 开运算:表示的是先进行腐蚀,再进行膨胀操作 闭运算:表示先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作 代码: 第一步:使用cv2.imread载入

腐蚀和膨胀是最基本的形态学运算. 腐蚀和膨胀是针对白色部分(高亮部分)而言的. 膨胀就是对图像高亮部分进行"领域扩张",效果图拥有比原图更大的高亮区域:腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食,效果图拥有比原图更小的高亮区域. 膨胀 膨胀就是求局部最大值的操作,从图像直观看来,就是将图像光亮部分放大,黑暗部分缩小. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespa

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础知识 计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科."一图胜千言",人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1].相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下.  计算机视觉作为一门交叉学科,综合了生物学,心理学,数学,计

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; int elementSize = 3;int maxSize = 260; int Demo_Load_Img(); //图片膨胀void Get_Img_Struct_Element_Dilate(int, void*); //图片腐蚀void Get_Img_Struct_Element_Erode(

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 可调参数 test_path=''; neighbour_pixels_affect=; target_digit=; % forestTrain()参数设置 % .M - [] number of trees to train % .H - [max(hs)] number of c

1.图像膨胀的Matlab实现: 可以使用imdilate函数进行图像膨胀,imdilate函数需要两个基本输入参数,即待处理的输入图像和结构元素对象.结构元素对象可以是strel函数返回的对象,也可以是一个自己定义的表示结构元素邻域的二进制矩阵.此外,imdilate还可以接受两个可选参数:PADOPT(padopt) ——影响输出图片的大小.PACKOPT(packopt).——说明输入图像是否为打包的二值图像(二进制图像).举个实例如下: 步骤1,首先创建一个包含矩形对象的二值图像矩阵.